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Enregistrement W4406853671 · doi:10.1097/prs.0000000000011982

Improving Patient Transfer in a Canadian Upper Extremity Revascularization Program

2025· article· en· W4406853671 sur OpenAlexaffabout
Virginie Arsenault, Johnny Ionut Efanov, Frédéric Lavoie, Marie-Ève Desrosiers, Michel Alain Danino

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageTransfer (computing)Context (archaeology)MedicineTrauma centerRevascularizationSingle CenterCenter (category theory)Medical emergencyRetrospective cohort studyEmergency medicineSurgeryComputer scienceInternal medicineOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Centralization to trauma centers is the standard for digital revascularization, but avoidable transfers constitute a real challenge to the trauma network. The authors' transfer center is characterized by a 24-hour/7-day call center managed by specialized nurses responsible for data collection, pictures, and imagery transmissions and arrangement of systematic recorded discussions between referring doctors and surgeons. This study investigated the impact of implementing a dedicated transfer center on avoidable patient transfers to a centralized quaternary care center for upper extremity injuries requiring revascularization. METHODS: A retrospective study was performed from September of 2017 to December of 2021. The authors included all transfer requests from outside facilities to revascularize upper extremity injuries. Transfers were considered avoidable if no exploration or microsurgical vascular procedure was attempted. Univariate and multivariate analyses were used to compare transfer outcomes before and after the addition of the transfer center in 2019. RESULTS: A total of 795 transfer requests were analyzed, of which 326 occurred before the implementation of the transfer center and 469 occurred afterward. Following this addition, the incidence of transfer requests increased from 13.48 requests per month to 16.96 (P = 0.016). It improved communications between referring doctors and surgeons and improved triage selection, resulting in an increase of transfer refusals (from 47% to 56%; P = 0.009). Avoidable transfers decreased significantly by 7.32% (P = 0.047) following the implementation of the standardized protocol and call center. CONCLUSIONS: Unnecessary interhospital transfers in the context of digital revascularization burden the trauma network. Introducing a dedicated transfer center reduces avoidable transfers by improving triage selection and communications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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